直升机电力巡检过程效能评估方法

2021-11-17邢志伟宋俊达凡丽明

计算机仿真 2021年8期

邢志伟，宋俊达，文涛，凡丽明

(1.中国民航大学电子信息与自动化学院，天津 300300；2.中国民航局第二研究所，四川成都 610041；3.国网通用航空有限公司运行控制与调度中心，北京 102209)

1 引言

近些年来，随着我国电力工业的发展，输电线路的长度得到快速增长，由于输电线路所处自然环境大多较为恶劣，容易发生断股、磨损、腐蚀等损伤，对输电线的正常工作产生一定影响[1]。为提高直升机电力巡检的效率和能力，根据直升机电力巡检作业的特点，提出一种根据其历史作业数据的效能评估方法。

在电力巡检作业过程方面，文献[2]基于离散事件系统建模理论，将直升机森林单机灭火训练任务分解成若干个事件与活动，为指标的选取提供了基础；文献[3]使用主成分分析法对中压配电网供电可靠性评估的标准化指标矩阵进行主成分提取，并确定了各主成分指标的权重大小。参照以上理论方法，建立直升机电力巡检作业的事件活动流，提取并定义其主成分指标，建立评价指标体系。

在电力巡检作业效能评估方面，文献[4]使用熵权法和层次分析法相结合的方法对农村屋顶光伏电能质量进行评估，目的是减少主观因素的影响；文献[5]利用广义马氏距离计算方法消除了汛期水库防洪调度决策指标间的相关性以及量纲的影响，并考虑到指标间的重要性差异，为决策起到了科学性的指导；文献[6]以西北寒旱地区铁路绿色施工等级评价为例，运用雷达图法对各指标的相对优劣情况进行纵向和横向的对比展示，不仅可以实现对绿色等级的判定，还便于展找出研究对象绿色施工措施存在的主要问题。综合以上指标评估方法，提出基于广义马氏距离结合雷达图法(GMD-RCA)的直升机电力巡检过程效能评估方法。

本文将综合评价方法、广义马氏距离和雷达图法相结合，对作业指标数据进行全面、科学地分析以及直观地展示，解决了指标间相关性较强、评估缺乏客观性导致准确性不足的问题，为更好地提高直升机电力巡检作业能力提供科学依据。

2 直升机电力巡检过程效能指标体系

2.1 电力巡检流程图

在处理多指标综合评价问题时，为使评价更加具有科学性和全面性，最有效的方法是建立指标体系模型，这也是进行评价的关键问题之一。

根据我国电力行业标准《架空输电线路直升机巡视技术导则》并查阅相关文献资料，将直升机电力巡视作业流程归纳为航前准备、线路巡视和航后处理。其中，线路巡视阶段是电力巡检过程效能评估的主要阶段，这一阶段具有明显的过程性特征[7]，由若干个具有时序性的流程组成，可分解成若干个“事件—活动—事件”结构的基本单元，线路巡视阶段各事件和活动内容如表1所示。

表1 各事件和活动内容

根据直升机电力巡检的基本环节以及各事件和活动内容的时序性要求，建立事件活动流形态的直升机电力巡检流程图如图1所示。

图1 直升机电力巡检作业流程图

根据直升机电路巡检作业流程图，进一步分析描述影响直升机电力巡检过程效能的有关因素，各因素定义如下：

x1=T(E8)-T(E2)

(1)

x2=T(E5)-T(E4)

(2)

(3)

x4=N(A4)

(4)

x5=S(E5)-S(E4)

(5)

(6)

(7)

式中：x1为总飞行时长；x2为巡线时长；x3为线上时间占比；x4为巡视塔基数；x5为巡视里程；x6为飞行速度；x7为巡视速度；T、S分别表示事件中的时间、路程参数；N表示活动中已完成检查的塔基数量。

2.2 建立指标体系

由于直升机巡线作业包含指标数量较多，不对指标进行筛选和整理，会增加指标体系的复杂度，最终影响评价结果的准确性。在建立巡线作业能力评价指标体系时，首先对指标进行分析，尽可能使用最少的指标数的同时，全面地描述直升机巡线能力，主成分分析法是处理指标降维的典型方法。

在实际问题的研究中[8]，为了全面、系统地分析问题，必须考虑众多指标，因为每个指标都在不同程度上反映了研究问题的某些信息，指标之间也存在一定的相关性，因而所反映的信息有着一定程度上的重叠，并且指标数量过多会增加计算量以及分析问题的复杂程度。理想情况是分析问题时涉及到较少的指标、得到较多的信息，主成分分析法是适应这一情况产生的，也是解决这类问题的理想工具。在进行数据分析时，为消除各指标的量纲不同产生的影响，采用Z-score法对各指标的每组原始数据进行标准化处理

(8)

(9)

(10)

对于直升机电力巡视作业，包含信息较少的成分应弃去，同时为体现指标体系的全面性，提取的成分的累积百分比应不小于95%；在确定提取的主成分个数后，分析各主成分与各原始指标的相关性，确定主成分的性质与包含的信息。通过SPSS分析软件对标准化的数据进行计算，得到总方差解释表和成分矩阵表，如表2和表3所示。

表2 总方差解释

表3 成分矩阵

表2中三个成分所占方差百分比为94.897%，四个成分占方差百分比为97.980%，比较接近，为保证巡线作业能力评价的全面性，将提取四个成分。表3中成分1与所有指标均呈正相关，且与巡视塔基数和巡视里程相关度最高，将成分1定义为作业进度指标，用z2表示；成分2与线上时间占比有较高的相关度，同时与总飞行时长有比较高的负相关度，将成分2定义为作业效率指标，用z3表示；成分3与巡视塔基数和巡视里程有一定的负相关性，将成分3定义为作业损耗指标，用z4表示；成分4与巡视速度相关度最高，且与巡视里程有一定的正相关度，将成分4定义为作业速度指标，用z5表示。主成分z2、z3、z4、z5如表4所示，并建立直升机电力巡检过程效能评估指标体系，如图2所示。

图2 电力巡检过程效能指标体系

表4 主成分命名表

其中，各主成分数据值为：

作业进度：

z2=0.828X1+0.904X2+0.727X3+0.962X4+0.963X5+0.838X6+0.325X7

作业效率：

z3=-0.5117X1+0.103X2+0.394X3+0.047X4+0.005X5+0.349X6+0.054X7

作业损耗：

z4=0.094X1+0.073X2+0.250X3-0.179X4-0.161X5-0.101X6+0.267X7

作业速度：

z5=-0.155X1-0.371X2-0.497X3+0.080X4+0.150X5+0.370X6+0.904X7

(Xi是xi的标准化)

3 基于GMD-RCA的评估方法

3.1 指标综合权重的求解

指标的权重大小影响到最终评估结果的准确性，为增加指标权重的科学性与合理性，综合专家经验以及作业数据。首先，使用层次分析法[9-10](AHP)，求取基于专业人员经验判断的各指标权重大小；之后，利用上面得到的进过标准化处理的数据，通过熵权法求出除作业准备指标外的各指标权重大小；最后，建立合理的数学模型，求出各指标的综合权重。

在使用层次分析法求解指标权重之前，要先建立专家系统，参照层次分析法的比例标度表，建立成对比较矩阵(判断矩阵)，如表4所示。接下来进行一致性检验，计算得到一致性指标CI=0.0689，一致性比率CR=0.0615，均小于0.1，认为该判断矩阵的一致性可以接受，通过Matlab软件运算得出基于层次分析法的各指标权重，如表5所示。

表4 成对比较矩阵

表5 权重结果一

熵权法[11]是一种完全依赖于数据的客观赋权方法，有很好的适应性，能够根据实际情况结合其它权重求解方法一起使用。

直升机电力巡线作业中，作业准备指标采用分级打分，没有具体的数据，但是可以得到其它四个指标的原始数据，因此在利用熵权法计算权重时，得到除作业准备指标的其余指标权重大小，如表6所示。

表6 权重结果二

最后进行综合权重[12-13]的求解。指标的重要性表现为每个指标在决策中的重要程度各不相同，即权重的大小直接影响决策结果。一般来说权重可分为主观权重、客观权重和组合权重。组合权重[14]是一种综合权重，综合考虑了决策者的主观偏好和指标的数据分布特征。综上所述，综合权重在描述指标间的重要性差异方面最优秀。

α1=σA1

(11)

(12)

式中，αi表示指标综合权重，σAk表示通过层次分析法得到的各指标权重，σEi表示通过熵权法得到的各指标权重。

根据得到的权重结果，在对直升机巡线作业能力进行评价时，作业质量和作业效率对评价结果影响较大，这两个指标的权重之和达到了0.6，并且作业准备指标对评价结果的影响很小。因此在直升机巡线作业中，应更加重视具体巡线作业相关数据，同时也不要忽视作业准备过程，对以后的巡视作业起到了引导和规范的作用，综合权重结果如表7所示。

表7 综合权重

3.2 广义距离的计算

马氏距离[15-16]是由印度统计学家Mahalanobis与1936年提出的一种统计距离，不受坐标之间的量纲影响，通过引入两个随机变量的协方差来测量它们之间的联系，消除了指标之间的相关性。将马氏距离应用于直升机作业能力评价方法中能有效解决指标间的相关问题。

将直升机电力作业效能评估指标进行分类，分别是效益型指标和成本型指标，如表8所示。

表8 指标分类

单指标马氏距离计算公式为

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

多指标的马氏距离的计算公式为

(18)

(19)

加权广义马氏距离的计算公式如下所示

(20)

式中Ω=diag(a1，a2，a3，…)；(a1，a2，a3，…)分别为各指标的综合权重值。

得到直升机电力巡检作业多指标马氏距离计算公式

(21)

(22)

Z+={(min(zij)|zi∈J+)，(max(zij)|zi∈J-)}

(23)

Z-={(max(zij)|zi∈J+)，(min(zij)|zi∈J-)}

(24)

(25)

(26)

式中Z+称为正理想解，是由效益型指标的最小值和成本型指标的最大值组成的行矩阵；Z-称为负理想解，是由是由效益型指标的最大值和成本型指标的最小值组成的行矩阵；D+表示直升机作业数据到正理想解的距离，该值越大，说明该次电力巡检作业效能越高；D-表示直升机作业数据到负理想解的距离，该值越大，说明该次电力巡检作业效能越低。

4 实例分析及评价

现随机选取10次直升机电力作业单次起降过程中的作业数据，由此区域相同型号直升机的历史作业数据，经过整理分析比较，分别得到单次起降过程的正理想解与负理想解，利用加权广义马氏距离计算各方案相对于理想解的贴近度，如表9所示。

表9 机组综合得分表

各单次电力作业指标基于马氏距离雷达图表示[18]，如图4所示。

图4 效能雷达图

图中从左至右序号依次为(1)、(2)、(3)、(4)、(5)、(6)、(7)、(8)、(9)、(10)。各指标的贴近度取值范围是0～1，越接近1，说明该单次起降电力作业过程中，直升机在该指标下的表现越优秀。

明显的看出序号4的直升机电力作业过程中，在各指标下的表现都非常优秀，其中作业损耗指标的贴近度达到了1，说明该次电力作业的作业损耗是该机组在这一作业区域中的最理想情况，有利于机组人员深入分析这一情况发生的原因，对该机组电力作业效能的提升起了很大的帮助。

通过对该机组各单次起降电力作业指标数据的对比分析，能够增加对直升机机组在该区域作业效能的了解，为其以后的电力作业任务规划提供意见，具有很强的实用价值。直升机电力巡线能力评估指标体系的建立，为通用航空公司对机组作业能力的评价提供参考，能够直观的了解到某一机组的缺陷或者不足，从而对机组作业提供合理的建议，使其作业能力得到提高，为通用航空公司带来巨大的经济与社会效益。